Cómputo Híbrido y Multinube con Kubernetes y Anthos

Curso de Contenedores y Aplicaciones en la Nube con Google Cloud Platform

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Contenedores en la nube

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Contenedores y Mallas de Servicio en Nube Híbrida y Multinube
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Cómputo Híbrido y Multinube con Kubernetes y Anthos

Curso de Contenedores y Aplicaciones en la Nube con Google Cloud Platform

Clase 9 de 20

Clase 9 / 20

Recursos

¿Qué es el cómputo híbrido y multinube según Google?

La tecnología avanza a pasos agigantados, y Google no se queda atrás en su visión para aplicaciones modernas. La clave radica en utilizar microservicios en contenedores dentro de un sistema declarativo, logrando una experiencia de control única a través de una malla de servicios que abarca todas las ubicaciones. Este enfoque busca maximizar la productividad de los desarrolladores y evitar la creación de islas tecnológicas. Google diseñó Kubernetes basándose en su propia experiencia, y más tarde lo compartió como un estándar open source para permitir que otros contribuyan a su mejora.

¿Cuál es la visión de Google sobre el rendimiento máximo?

Google subraya la importancia del rendimiento mediante el modelo de Dora (DevOps Research and Assessment). Este modelo clasifica a las organizaciones en términos de rendimiento como élite gracias a sus prácticas DevOps superiores. Las compañías de élite son capaces de:

Desplegar código 208 veces más frecuentemente.
Realizar commits y deployments 106 veces más rápido.
Mejorar el tiempo de recuperación en incidentes 2,604 veces.
Reducir la tasa de fallos por cambios 7 veces menos.

Estas métricas combinan rendimiento y estabilidad para entregar valor estable al negocio y elevar la satisfacción del cliente.

¿Por qué Kubernetes está incompleto y cómo se complementa?

Kubernetes, a pesar de su éxito, carecía de algunas funcionalidades críticas, lo cual motivó la decisión de hacerlo open source. Así, diversas contribuciones enriquecen su plataforma. Google también ha liberado frameworks open source como:

Istio: Malla de servicio.
KNative: Manejo de eventos y serverless.
Techton: Construcción y despliegue de código.
CubeFlow: Ejecución de inteligencia artificial.
OPA: Gestión de políticas de acceso.

Sin embargo, la integración de múltiples frameworks y versiones puede hacer el sistema complejo, especialmente en entornos multi-cloud y on-premise. Aquí es donde Anthos entra en escena.

¿Cómo Anthos aborda los desafíos del cómputo híbrido y multinube?

Anthos se presenta como una solución administrada que extiende los servicios y prácticas de Google en tus entornos para acelerar la modernización de aplicaciones y establecer consistencia operacional. Entre sus características destacan:

Plataforma SaaS: Se enfoca en aplicaciones, no en infraestructura.
Malla de servicios y serverless: Principios de ingeniería de confiabilidad de sitio (SRE) y DevOps.
Ambientes seguros y eficientes: Especialmente para esquemas híbridos y multinube.
Políticas declarativas: Permitieron estándares de seguridad transversales aplicables en todos los entornos.

Estas herramientas permiten integrar software legado y nuevas tecnologías sin sacrificar agilidad operativa.

¿Cómo enfrenta Google los modelos híbridos y multinube?

Los entornos híbridos y multinube involucran la combinación de on-premise y nubes múltiples, tales como Google Cloud, AWS y Azure. Las razones son variadas:

Software legado: Dificultades para migrar sistemas antiguos.
Ejecutar localmente: Para cumplir con normativas o necesidades específicas.
Adopción de servicios de nube: Aumentan la agilidad operativa.
Cloud Bursting: Expansión a la nube cuando se agotan recursos on-prem.

La plataforma híbrida y multi-cloud de Google facilita la operación en diferentes contextos de ejecución, desde clusters virtualizados en VMware hasta clusters adjuntos de Kubernetes.

¿Cuál es el modelo de responsabilidad compartida en la nube?

En la nube, el modelo de responsabilidad compartida delimita las tareas que corresponden al proveedor de servicios y al usuario, dependiendo de la arquitectura de implementación, ya sea desde infraestructura como servicio hasta serverless. La premisa es facilitar simplicidad a escala:

Modelo GitOps: Administración a través de repositorios Git.
Consistencia con KRM: Evitar el vendor lock-in utilizando el modelo profundo de Kubernetes.
Desacople computo-almacenamiento: Permite la portabilidad de servicios como BigQuery a otras plataformas.

¿Por qué Google Kubernetes Engine (GKE) es líder en experiencia Kubernetes?

GKE ofrece una solución completa y fácil de manejar enfocada en la automatización y escalabilidad:

Autoscale y autoreparación: Clusters que se ajustan y recuperan automáticamente.
Integración con GPUs y TPUs: Destacan en capacidad de procesamiento.
Actualizaciones automáticas: Gestionadas por inteligencia artificial también con controles de canales de lanzamiento.

El propósito de Google con GKE es reducir la complejidad de Kubernetes, permitiendo que las empresas se centren en aportar valor a sus clientes.

Google nos invita a considerar el poder del cómputo híbrido y multinube para afrontar los desafíos modernos y maximizar nuestras capacidades tecnológicas. Con soluciones como Anthos y GKE, se nos da la oportunidad de evolucionar en un ecosistema competitivo y en constante cambio.

Contenedores en la nube

Modernización de Aplicaciones: Contenedores y Orquestación

Historia y evolución de los contenedores en la tecnología

Docker: Historia, Funcionalidades y su Impacto Actual

Primeros pasos con Docker: instalación, comandos y ejecución básica

Administración de Clústers con Kubernetes

Componentes Clave de Kubernetes y su Funcionamiento

Despliegue y Escalamiento de Pods en Kubernetes

Despliegue de Microservicios con Kubernetes y GRPC en Google Cloud

Cómputo Híbrido y Multinube con Kubernetes y Anthos

Arquitectura Híbrida y Multinube con Google Kubernetes Engine

Aplicaciones en la nube

Malla de Servicio con Istio: Monitoreo y Seguridad Avanzada

Instalación y Configuración de Anthos Service Mesh en Google Cloud

Observabilidad Unificada y Agilidad Operacional en Servicios Distribuidos

Tipos de Servicio en Kubernetes: Cluster IP, NodePort e Ingress

Despliegue Multinube con Anthos en Google Cloud y AWS

Monitorización y Optimización de Servicios en AntoService Mesh

Monitoreo de Clústeres y Microservicios en Google Cloud

Conclusiones

Contenedores y Mallas de Servicio en Nube Híbrida y Multinube

Proyecto: Clon de Google Photos (Parte 3 de 4)

Creación de Instancia Compute Engine con Contenedores en Google Cloud

Despliegue de Aplicaciones en Compute Engine de GCP

Cómputo Híbrido y Multinube con Kubernetes y Anthos

Progreso del curso

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